以美团烤肉为例，将爬取的数据进行保存。
第一种：csv。新建一个csv文档，利用字典写入器写入头，然后把爬取好的数据进行字典构造，然后将字典逐条写入到csv文档里。
1 """
2 爬取美团烤肉
3 """
4 import pprint
5 import csv
6 import parsel
7 import requests
8 import json
9
10 f = open('美团烤肉.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
11 csvWriter = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
12 '商铺id',
13 '商铺名称',
14 '烤肉类型',
15 '评论人数',
16 '平均消费',
17 '商铺评分',
18 '所在商圈',
19 '详情页',
20 ])
21 csvWriter.writeheader() # 写入头
22
23 headers = {
24 'referer':'https://qz.meituan.com/', # 这个叫防盗链，也叫来路，没有这个可能不会返回正常的json数据
25 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36',
26 }
27
28
29 for page in range(32, 620 + 1, 32):
30 # 原始请求url= https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/110?uuid=f7325d6be06f44019907.1639106132.1.0.0&userid=394536385&limit=32&offset=64&cateId=-1&q=烤肉&token=mKqO1rGk3adC-dG4fspmVCJj-bgAAAAAhA8AAPVPiOhDFB1UirWrXZHX_ZEM-6qsRE4yHPX1o2RbzI9csT0G-CikXFP8TPrDZj0EwQ
31 # url中?后面的都是参数，下面来构建参数
32 data = {
33 "uuid": "f7325d6be06f44019907.1639106132.1.0.0",
34 "userid": "394536385",
35 "limit": "32",
36 "offset": page,
37 "cateId": "-1",
38 "q": "烤肉",
39 "token": "6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA",
40 }
41 url = 'https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/110'
42 # 构建好了参数，也有url，下面带参数进行请求
43 response = requests.get(url=url, headers=headers, params=data) # 携带参数是params，而不是data
44 results = response.json()['data']['searchResult']
45 pprint.pprint(results)
46 for item in results:
47 shopId = item['id'] # 店铺id，用于构建详情页
48 shopName = item['title'] # 店名
49 comment = item['comments'] # 评论数
50 commentScore = item['avgscore'] # 评分
51 averagePrice = item['avgprice'] # 均价
52 shopStyle = item['backCateName'] # 烤肉类型
53 areaName = item['areaname'] # 所在地区
54 detailPage = 'https://www.meituan.com/meishi/' + str(shopId)
55
56 # if detailPage: # 如果有详情页，就把电话和地址还有营业时间提取出来
57 # res = requests.get(url=detailPage, headers=headers)
58 # print(res.text)
59 # selector = parsel.Selector(res.text) # 用parsel解析
60 # lis = selector.css('.address')
61 # for li in lis:
62 # address = li.css('p:nth-child(1)::text').get()
63 # telephone = li.css('p:nth-child(2)::text').get()
64 # businessTime = li.css('p:nth-child(3)::text').get()
65 print(shopId, shopName, shopStyle, comment, averagePrice, commentScore, areaName, detailPage, sep=' | ')
66 dit = {
67 '商铺id': shopId,
68 '商铺名称': shopName,
69 '烤肉类型': shopStyle,
70 '评论人数':comment,
71 '平均消费': averagePrice,
72 '商铺评分': commentScore,
73 '所在商圈': areaName,
74 '详情页': detailPage,
75 }
76 csvWriter.writerow(dit) # 写入数据
77 f.close() # 关闭文档
第二种：excel，利用openpyxl将数据保存成.xlsx格式的。利用openpyxl创建一个工作簿，在工作簿里新建工作表，利用行列标签写入表头。然后将采集好的数据，逐条追加到表格。
1 import random
2 import time
3 import openpyxl
4 import json
5 import requests
6
7 wb = openpyxl.Workbook() # 新建工作簿
8 ws = wb.create_sheet(index=0) # 新建工作表
9
10 # 写入头
11 ws.cell(row=1, column=1, value='商铺id') # 第一行第一列写入商铺id
12 ws.cell(row=1, column=2, value='商铺名称') # 第一行第二列写入商铺名称
13 ws.cell(row=1, column=2, value='烤肉类型') # 第一行第二列写入商铺名称
14 ws.cell(row=1, column=2, value='评论人数') # 第一行第二列写入商铺名称
15 ws.cell(row=1, column=2, value='平均消费') # 第一行第二列写入商铺名称
16 ws.cell(row=1, column=2, value='商铺评分') # 第一行第二列写入商铺名称
17 ws.cell(row=1, column=2, value='所在商圈') # 第一行第二列写入商铺名称
18 ws.cell(row=1, column=2, value='详情页') # 第一行第二列写入商铺名称
19
20 # 数据爬取部分
21 headers = {
22 'referer':'https://qz.meituan.com/', # 这个叫防盗链，也叫来路，没有这个可能不会返回正常的json数据
23 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36',
24 }
25 headersfordetailPage = {
26 'cookie':'_lxsdk_cuid=17cbaa6a9d2c8-0f1eee37234c9f-57b193e-154ac4-17cbaa6a9d2c8; __mta=219068326.1635219057156.1635219057156.1635772807405.2; _hc.v=b6f867b0-8945-0d82-17de-27259d34392f.1635773211; uuid=f7325d6be06f44019907.1639106132.1.0.0; mtcdn=K; userTicket=WHLOPRBnKWZfuLWEQGzxygULdMBRwrgPKPrRCyDp; lsu=; ci=110; rvct=110,30; client-id=e9b575c1-7f97-4502-a668-9ab75fc077be; _lxsdk=17cbaa6a9d2c8-0f1eee37234c9f-57b193e-154ac4-17cbaa6a9d2c8; u=394536385; n=YWe432409862; lt=6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA; mt_c_token=6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA; token=6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA; token2=6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA; unc=YWe432409862; lat=24.916719; lng=118.658159; firstTime=1639118168406; _lxsdk_s=17da2faf221-f83-785-d22||5; _lxsdk_s=17da2faf221-f83-785-d22||5',
27 'referer':'https://qz.meituan.com/', # 这个叫防盗链，也叫来路，没有这个可能不会返回正常的json数据
28 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36',
29 }
30 for page in range(32, 640 + 1, 32):
31 time.sleep(random.uniform(2, 5))
32 data = {
33 "uuid": "f7325d6be06f44019907.1639106132.1.0.0",
34 "userid": "394536385",
35 "limit": "32",
36 "offset": page,
37 "cateId": "-1",
38 "q": "烤肉",
39 "token": "6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA",
40 }
41 url = 'https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/110'
42 # 请求数据
43 response = requests.get(url=url, headers=headersfordetailPage, params=data)
44 # 获取返回数据
45 results = response.json()['data']['searchResult'] # 找到需要的数据
46 for item in results:
47 shopId = item['id'] # 店铺id，用于构造详情页
48 shopName = item['title'] # 店名
49 comment = item['comments'] # 评论数
50 commentScore = item['avgscore'] # 评分
51 averagePrice = item['avgprice'] # 均价
52 shopStyle = item['backCateName'] # 烤肉类型
53 areaName = item['areaname'] # 所在地区
54 detailPage = 'https://www.meituan.com/meishi/' + str(shopId)
55
56 print(shopId, shopName, comment, commentScore, averagePrice, shopStyle, areaName, detailPage, sep=" | ")
57 ws.append([shopId, shopName, comment, commentScore, averagePrice, shopStyle, areaName, detailPage]) # 写入到表格
58
59 wb.close() # 关闭文档
第三种，使用pandas保存数据到本地，可以是csv文件也可以是xlsx文件。
1 import random
2 import time
3
4 import pandas as pd
5 import requests
6 import json
7
8 df = pd.DataFrame() # DataFrame数据格式，用于保存到本地
9
10 headers = {
11 'referer':'https://qz.meituan.com/', # 这个叫防盗链，也叫来路，没有这个可能不会返回正常的json数据
12 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.93 Safari/537.36',
13 }
14
15 for page in range(32, 640 + 1, 32):
16 print(f'-------------------------正在爬取第{int(page/32)}页数据------------------------------')
17 time.sleep(random.uniform(2,5)) # 随机休眠
18 # 请求参数
19 data = {
20 "uuid": "f7325d6be06f44019907.1639106132.1.0.0",
21 "userid": "394536385",
22 "limit": "32",
23 "offset": page,
24 "cateId": "-1",
25 "q": "烤肉",
26 "token": "6B6ZBb0iW7hhzSUDy8orYUf8zkcAAAAAjw8AAO7yylpXqXjfF6LvKTWXZg71aQGghpKWdwRj-BZPHsuI_3L751BjyIzkzEwfRU2faA",
27 }
28 # 请求网址
29 url = 'https://apimobile.meituan.com/group/v4/poi/pcsearch/110'
30 # 开始请求数据
31 response = requests.get(url=url, headers=headers, params=data) # 带参数请求网页
32 results = response.json()['data']['searchResult'] # 取到列表数据
33 for item in results:
34 shopId = item['id'] # 店铺id，用于构造详情页
35 shopName = item['title'] # 店名
36 comment = item['comments'] # 评论数
37 commentScore = item['avgscore'] # 评分
38 averagePrice = item['avgprice'] # 均价
39 shopStyle = item['backCateName'] # 烤肉类型
40 areaName = item['areaname'] # 所在地区
41 detailPage = 'https://www.meituan.com/meishi/' + str(shopId)
42 print(shopId, shopName, comment, commentScore, averagePrice, shopStyle, areaName, detailPage, sep=" | ")
43 data = pd.DataFrame({'商铺id':[shopId], '商铺名称':[shopName], '评论人数':[comment], '平均评分':[commentScore],
44 '平均价格':[averagePrice], '烤肉类型':[shopStyle], '商铺商圈':[areaName], '详情页':[detailPage]})
45 df = pd.concat([df, data]) # 连接数据
46 # df.to_csv('美团烤肉pd.csv', encoding='utf-8-sig', index=False, mode='a') # 保存到csv
47 df.to_excel('美团烤肉pd.xlsx', encoding='utf-8-sig', index=False) # 保存到excel
第四种，保存到txt文件。